8 ejemplos comunes del procesamiento del lenguaje natural y su impacto en la comunicación

No solemos pensar en la complejidad de nuestro propio lenguaje. Se trata de un comportamiento intuitivo que se utiliza para transmitir información y significado a través de elementos semánticos, como palabras, signos o imágenes. Sabemos que el lenguaje es más fácil de aprender y surge con más naturalidad durante la adolescencia, ya que es un comportamiento que se entrena y se repite, como la acción de caminar. Asimismo, el lenguaje no sigue un conjunto de reglas estrictas. De hecho, contiene numerosas excepciones, como “la pronunciación de la E y la I después de la G si no hay una U”.

Sin embargo, lo que resulta natural para las personas es sumamente difícil para las máquinas, debido a la cantidad de datos no estructurados, la falta de reglas formales y la ausencia de contexto en el mundo real o de intención. Es por este motivo que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están atrayendo la atención y adquiriendo popularidad en este tiempo, en que las personas dependen cada vez más de los sistemas informáticos para comunicarse y realizar tareas. A medida que la inteligencia artificial se vuelve más sofisticada, lo mismo sucede con el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Si bien los términos inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural pueden remitirnos a imágenes de robots del futuro, ya hay ejemplos básicos de NLP en nuestras vidas cotidianas. A continuación, mencionamos algunos de ellos.

Filtros de correo electrónico

Los filtros de correo electrónico son una de las aplicaciones más básicas e iniciales del procesamiento del lenguaje natural en línea. Comenzaron con los filtros de correo no deseado, que dependían de ciertas palabras o frases. Sin embargo, el filtrado ha ido mejorando, al igual que las primeras adaptaciones del NLP.

Una de las aplicaciones más nuevas y predominantes de NLP se encuentra en la clasificación de correo electrónico de Gmail. El sistema reconoce si los correos pertenecen a una de tres categorías (primaria, social o promociones) según su contenido. Ayuda a los usuarios de Gmail a controlar el tamaño de la bandeja de entrada, en la que llegan los mensajes importantes que el usuario quiere revisar y responder rápidamente.

Asistentes inteligentes

Los asistentes inteligentes, como Siri en Apple y Alexa en Amazon, reconocen patrones de diálogo gracias al reconocimiento de voz. Luego, deducen el significado y brindan una respuesta útil. Nos hemos acostumbrado al hecho de que podemos decir “Hola, Siri” y formular una pregunta, y este comprende y responde de manera relevante de acuerdo con el contexto. También nos estamos acostumbrando a encontrar a Siri o Alexa en el hogar a diario y a tener conversaciones con ellas a través de objetos, como termostatos, interruptores de luz, automóviles y más.

Ahora pretendemos que los asistentes como Alexa y Siri comprendan instrucciones contextuales para mejorar nuestras vidas y facilitarnos ciertas actividades, como ordenar objetos. Incluso agradecemos cuando responden de manera graciosa o contestan preguntas personales sobre ellas. Las interacciones se vuelven cada vez más personales a medida que estos asistentes saben más acerca de nosotros. La siguiente explicación apareció en un artículo publicado en el New York Times con el nombre “Why We May Soon Be Living in Alexa’s World” (Por qué pronto viviremos en el mundo de Alexa): “Se avecina algo más grande. Lo más probable es que Alexa se convierta en la tercera gran plataforma informática para consumidores de la década”.

Resultados de la búsqueda

Los motores de búsqueda usan NLP para obtener resultados relevantes sobre la base de comportamientos de búsqueda o intenciones de usuarios similares. Como consecuencia, la persona promedio encuentra lo que necesita sin tener que ser un mago de los términos de búsqueda.

Por ejemplo, Google no solo predice qué búsquedas populares podrían coincidir con su consulta cuando comienza a escribir, sino que también analiza el panorama completo y reconoce lo que está tratando de decir en lugar del significado literal de cada palabra. Una persona podría escribir un número de vuelo en Google y ver el estado del vuelo. Otra persona podría escribir un símbolo bursátil y recibir información sobre acciones. O también podría aparecer una calculadora cuando se escriba una ecuación matemática. Estas son algunas de las variaciones que podría observar cuando lleve a cabo una búsqueda, ya que el NLP asocia las consultas ambiguas con entidades relativas y brinda resultados útiles.

Texto predictivo

Las herramientas como la corrección automática, la función de autocompletar y el texto predictivo son tan comunes en nuestros smartphones que las damos por sentadas. Las funciones de autocompletar y texto predictivo son similares a los motores de búsqueda, ya que predicen lo que el usuario va a decir sobre la base de lo que escribió, y completan la palabra o sugieren cómo terminar la frase. La corrección automática, a veces, incluso modifica las palabras para que el mensaje tenga más sentido.

Estas herramientas también aprenden del usuario. El texto predictivo se adapta a las peculiaridades lingüísticas del usuario cuanto más lo utiliza. Para probar esto, se pueden realizar experimentos entretenidos que consisten en que las personas compartan oraciones completas formadas exclusivamente por el texto predictivo de sus teléfonos. Resulta sorprendente cuán personales y reveladores son los resultados. Incluso han aparecido publicados en varios medios.

Traducción de idioma

Uno de las pruebas de que hacíamos trampa en los deberes de inglés es que, gramaticalmente, no tenían ningún sentido. Muchos idiomas no permiten una traducción literal porque la estructura de la oración tiene un orden diferente. En el pasado, los servicios de traducción no podían superar esta dificultad. Pero últimamente han avanzado muchísimo.

Gracias al NLP, los traductores en línea pueden traducir idiomas con mayor precisión y arrojar resultados gramaticalmente correctos. Esto resulta de gran utilidad cuando intentamos comunicarnos con alguien en otro idioma. Y no solo eso. Cuando traducimos de otro idioma al propio, ahora las herramientas reconocen el idioma del texto introducido y lo traducen.

Llamadas telefónicas digitales

Todos hemos escuchado “esta llamada podría ser grabada con el fin de mejorar la atención prestada”, pero pocas veces nos preguntamos qué significa en realidad. Estas grabaciones podrían usarse para mejorar la atención prestada si un cliente se ve perjudicado, pero, en la mayoría de los casos, se cargan en la base de datos de un sistema de NLP para mejorar el sistema en el futuro. Los sistemas automatizados dirigen las llamadas de los clientes a un representante del servicio de atención o un chatbot en línea, que responde a las solicitudes del cliente con información útil. Se trata de una práctica de NLP que utilizan muchas empresas, incluidos los principales proveedores de telecomunicaciones.

El NLP también facilita el uso de un lenguaje generado por máquina similar a la voz humana. Las llamadas telefónicas destinadas a programar citas, por ejemplo, para un cambio de aceite o un corte de cabello, se pueden automatizar, como se puede ver en este video donde el Asistente de Google programa una cita para la peluquería.

Análisis de datos

Las funcionalidades de lenguaje natural se están integrando al flujo de trabajo de análisis de datos, ya que cada vez más proveedores de BI ofrecen interfaces de lenguaje natural para la visualización de datos. Un ejemplo son las codificaciones visuales inteligentes, que ofrecen la mejor visualización para una tarea determinada sobre la base de la semántica de los datos. Esto da lugar a más oportunidades para explorar los datos mediante afirmaciones de lenguaje natural o fragmentos de preguntas formados por varias palabras clave que se pueden interpretar y a las que se puede asignar significado.

La aplicación del lenguaje para investigar datos no solo mejora el nivel de accesibilidad, sino que también reduce las barreras del análisis dentro de las organizaciones, más allá de la comunidad de analistas y desarrolladores de software.

Para obtener más información sobre cómo el lenguaje natural puede ayudarlo a visualizar y explorar mejor los datos, atienda este seminario web.

Análisis de texto

El análisis de texto convierte los datos de texto no estructurados en datos significativos para su análisis mediante diferentes técnicas lingüísticas, estadísticas y de aprendizaje automático.

El análisis de opiniones puede parecer abrumador para las marcas, en especial si tienen una amplia base de clientes. Sin embargo, una herramienta que utilice NLP puede examinar interacciones con clientes, como comentarios o reseñas en las redes sociales, o incluso menciones sobre la marca, para saber qué están diciendo los clientes. Los análisis de estas interacciones pueden ayudar a las marcas a determinar cómo está funcionando una campaña de marketing. También sirven para supervisar problemas comunes de los clientes y así poder decidir cómo responder o mejorar el servicio a fin de optimizar la experiencia del cliente.

Otras formas en que el NLP ayuda al análisis de textos es la extracción de palabras clave y la búsqueda de estructura o patrones en datos de texto no estructurados.

El mundo digital contiene numerosas aplicaciones de NLP, y la lista seguirá creciendo a medida que las empresas y los distintos sectores descubran y reconozcan su valor. Si bien es importante que exista el factor humano para resolver los problemas de comunicación más complejos, el NLP mejorará nuestras vidas. Lo hará mediante la administración y automatización de tareas más pequeñas y, luego, más complejas, a través de la innovación tecnológica.